Grok 4.7 vs Grok 4.6: 동일 가격, 동일 컨텍스트, 차이는 어디에 있고 어떻게 선택할까

TL;DR: 복잡한 코딩과 agentic 작업에는 Grok 4.7, 가벼운 작업에서 token을 아끼고 싶다면 Grok 4.6을 선택하세요. 두 세대는 HiAPI에서 완전히 동일한 가격(입력 $0.84 / 출력 $2.52 per million token), 동일한 500K 컨텍스트를 가지며, 유일한 결정 요인은 작업 유형입니다. Grok 4.7은 이미 HiAPI에 출시되었으니 모델 페이지를 열어 바로 체험해 보세요. 신규 사용자 가입 시 200 크레딧을 드립니다.

한눈에 보기: 두 세대의 차이

차원	Grok 4.7	Grok 4.6
플랫폼 가격(per million token, 입력/출력)	$0.84 / $2.52	$0.84 / $2.52(동일 가격)
컨텍스트	500K	500K
코딩 능력(Terminal-Bench 4.0, 공식 자체 보고)	38.0%	20.3%
포지셔닝	공식 기본 추천, 코딩 및 agentic 작업 주력	이전 세대 플래그십, 판매 중
token 소비(서드파티 traictory.com, high effort 상한 없음)	작업당 약 81K, 4.6의 약 두 배	상대적으로 낮음
추론 단계	low / medium / high / xhigh, 기본 high	왼쪽과 동일
지식 컷오프	2026-05	더 이른 시점

가격, 컨텍스트, 추론 단계는 완전히 동일하며, 진짜 분수령은 코딩 능력과 출력 습관입니다. 아래에서 두 세트의 동일 프롬프트 실측으로 설명하겠습니다.

동일 프롬프트(1): LRU 캐시 코딩 문제

2026-10-29 HiAPI 프로덕션 환경에서 실측했으며, 양쪽 동일 파라미터(추론 단계 기본 high, max_tokens 상한), 각 1회 실행:

프롬프트:

Python LRU 캐시 클래스를 작성하세요. O(1)의 get과 put, TTL 지원(만료 시 자동 무효화), 스레드 안전성을 요구합니다. 코드와 5줄 이내의 사용 설명만 제공하세요.

Grok 4.7의 답변(39.7s, 출력 3285 token, 약 $0.011):

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity: int, default_ttl: Optional[float] = None):
        if capacity <= 0:
            raise ValueError("capacity must be positive")
        self.capacity = capacity
        self.default_ttl = default_ttl
        self._data: OrderedDict[Hashable, tuple[Any, Optional[float]]] = OrderedDict()
        self._lock = threading.Lock()

    def get(self, key: Hashable, default: Any = None) -> Any:
        with self._lock:
            item = self._data.get(key)
            if item is None:
                return default
            value, expire_at = item
            if expire_at is not None and time.monotonic() >= expire_at:
                del self._data[key]
                return default
            self._data.move_to_end(key)
            return value

    def put(self, key: Hashable, value: Any, ttl: Optional[float] = None) -> None:
        with self._lock:
            ttl = self.default_ttl if ttl is None else ttl
            if ttl is not None and ttl <= 0:
                self._data.pop(key, None)
                return
            expire_at = None if ttl is None else time.monotonic() + ttl
            if key in self._data:
                self._data.move_to_end(key)
            elif len(self._data) >= self.capacity:
                self._data.popitem(last=False)
            self._data[key] = (value, expire_at)

(전문에는 import와 사용 예제가 포함되어 있으며, 위는 본문 주요 부분입니다. 4.7은 time.monotonic()으로 TTL을 계산하고 get에 기본값 전달을 지원합니다.)

Grok 4.6의 답변(61.9s, 출력 3915 token, 약 $0.012):

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity, default_ttl=None):
        if not isinstance(capacity, int) or capacity < 1:
            raise ValueError("capacity must be positive int")
        self.capacity = capacity
        self.default_ttl = default_ttl
        self._cache = OrderedDict()
        self._lock = threading.Lock()

    def get(self, key):
        with self._lock:
            if key not in self._cache:
                return None
            value, expire_at = self._cache[key]
            if expire_at is not None and time.time() > expire_at:
                del self._cache[key]
                return None
            self._cache.move_to_end(key)
            return value

    def put(self, key, value, ttl=None):
        with self._lock:
            now = time.time()
            expire_at = None
            effective_ttl = ttl if ttl is not None else self.default_ttl
            if effective_ttl is not None:
                expire_at = now + effective_ttl
                if expire_at <= now:
                    if key in self._cache:
                        del self._cache[key]
                    return
            if key in self._cache:
                self._cache.move_to_end(key)
            elif len(self._cache) >= self.capacity:
                self._cache.popitem(last=False)
            self._cache[key] = (value, expire_at)

두 코드 모두 요구 사항을 완전히 충족합니다: OrderedDict로 O(1) 구현, TTL 지연 만료, threading.Lock 스레드 안전성, 모두 직접 실행 가능합니다.

동일 프롬프트(2): 물탱크 추론 문제

물탱크가 있습니다. 입수관만 열면 6시간에 가득 차고, 배수관만 열면 8시간에 비워집니다. 현재 탱크가 비어 있을 때 입수관과 배수관을 동시에 열면 몇 시간 후에 탱크가 정확히 가득 차겠습니까? 추론 과정을 먼저 쓰고 답을 제시하세요.

	Grok 4.7	Grok 4.6
소요 시간 / 출력 token	8.3s / 573	18.5s / 637
답	24시간	24시간

양쪽 모두 LaTeX로 1/6 − 1/8 = 1/24 → 1 ÷ 1/24 = 24의 전체 과정을 작성했으며, 결론과 유도가 동등합니다.

눈에 보이는 차이

• 코딩 문제에서 4.7이 22초 더 빠르고(39.7s vs 61.9s), 출력은 오히려 더 짧습니다(3285 vs 3915 token)
• 추론 문제에서는 둘 다 정답을 맞혔고 과정도 동등합니다
• 출력 습관에서 4.7은 구조화된 제목과 LaTeX 공식을 더 선호하고 문장이 더 간결합니다. 4.6도 LaTeX를 사용하지만 약간 더 장황합니다(637 vs 573 token)
• 이번 capped 실측(max_tokens 상한)에서 4.7의 출력 token은 4.6보다 많지 않았습니다. 서드파티 traictory.com의 「작업당 약 81K token, 4.6의 약 2배」는 high effort, 상한 없음 기준이므로 두 데이터는 모순되지 않으며 혼용해서는 안 됩니다
• 공식 자체 보고 기준 Terminal-Bench 4.0이 20.3%에서 38.0%로 상승했으며, 위 코딩 문제의 체감 방향과 일치합니다
• 이 두 세트의 대조와另外 5개 시나리오 실측(트러블슈팅, 코드 리뷰, 설계 등) 총 9회 요청 모두 정상 종료(finish=stop)되었고 잘림이 없었습니다

시나리오별 선택법

• 복잡한 코딩, 장시간 agentic 작업에는 Grok 4.7을 선택하세요
• 일상적인 가벼운 질의응답, 형식 변환, 간단한 스크립트에는 Grok 4.6을 선택하세요. 출력 품질은 떨어지지 않으면서 token을 아낄 수 있습니다
• 이미 4.6을 사용 중이고 안정적이라면 굳이 마이그레이션할 필요는 없습니다. 새 작업은 먼저 4.7로 시도하고 만족스럽지 않으면 언제든 다시 전환하세요
• 예산에 민감하면서 4.7의 능력을 원한다면: 두 세대는 동일 가격이고 차이는 소비량이므로, 가벼운 작업에 4.6을 쓰는 것이 곧 비용 절감입니다

전환 비용: 필드 하나만 변경

두 세대는 동일한 /v1/chat/completions 인터페이스를 사용하며 파라미터가 완전히 동일합니다. model을 grok-4.6에서 grok-4.7로 바꾸면 되고 나머지 코드는 그대로 둡니다:

import requests

resp = requests.post(
    "https://api.hiapi.ai/v1/chat/completions",
    headers={"Authorization": "Bearer $HIAPI_API_KEY"},
    json={
        "model": "grok-4.7",  # 여기를 변경
        "messages": [{"role": "user", "content": "당신의 작업"}],
    },
)

자주 묻는 질문

Grok 4.7이 4.6보다 비싼가요? 단가가 비싼 것은 아닙니다. HiAPI에서 두 세대는 동일 가격으로 입력 $0.84 / 출력 $2.52 per million token입니다. 서드파티 traictory.com은 4.7이 high effort, 상한 없음 조건에서 작업당 약 81K token으로 4.6의 약 두 배라고 보고했는데, 이는 소비량을 말하는 것이지 단가가 아닙니다. max_tokens 상한을 둔 저희 실측에서는 4.7이 4.6보다 많지 않았습니다.

4.7의 알려진 단점은 무엇인가요? Cursor 커뮤니티에서 일부 사용자가 4.7의 간헐적 환각, 코드 병합 오류, 많은 token 소비를 보고했으며 일부 사용자는 4.6으로 롤백했습니다. 단순 작업에는 4.6을 계속 사용하는 것이 안정적인 대안입니다.

컨텍스트와 추론 단계에 차이가 있나요? 없습니다. 두 세대 모두 500K 컨텍스트, low / medium / high / xhigh 네 단계 추론, 기본 high입니다.

어디서 바로 시험해 볼 수 있나요? Grok 4.7 모델 페이지에서 온라인 체험이 가능하며, 신규 사용자 가입 시 200 크레딧을 드립니다. 가격 세부 사항은 Grok 4.7 API 가격을, 연동 방법은 Grok 4.7 API 가이드를, 시나리오 프롬프트는 Grok 4.7 프롬프트 사례를 참고하세요. 구 버전을 사용 중이라면 Grok 4.6 모델 페이지와 비교해 보세요.